Uso de métodos de diseño de experimentos para modelado y simulación eficientes
Al ejecutar secuencialmente simulaciones de computadora de alto rendimiento (HPC) en bloques de diseño de experimentos (DOE), se puede aumentar rápidamente la precisión de los modelos sustitutos rápidos. Cuando se han obtenido sustitutos suficientemente precisos, los recursos de HPC pueden estar disponibles antes para otros proyectos de Modelado y Simulación (M&S).
Vea cómo:
- Comprender por qué crear un experimento diseñado antes de intentar el modelado y la simulación.
- Compare y contrate el DOE tradicional frente al DOE que llena el espacio
- Decida qué tipo de diseño utilizará: Latin Hypercube o Space-Filling
- Cree un diseño que llene el espacio, explórelo visualmente, aplique modelos de regresión y aprendizaje automático, cree una evaluación honesta que incluya datos de capacitación / prueba / validación
NOTA: Preguntas y respuestas se intercalan a lo largo del video.
Recursos:
- Documento de evaluación comparativa de la NASA
- VIDEO: Tablero de herramientas de soporte de decisiones C-5
Disertación 2017 por LTC Brian Wade, Director, TRAC-MTRY, Escuela de Posgrado Naval
2020 Comunidad de práctica (CoP) de modelado y simulación (M&S) de la Sociedad de Investigación de Operaciones Militares (MORS) Tutorial
Webcast de JMP Discovery Summit 2020 de J Modo MP BEAST: B límite mi exploración a través de A daptivo S amontonar T técnicas
Diseño y análisis de experimentos informáticos por Sacks, J., Welch, WJ, Mitchell, TJ y Wynn, HP S ciencia estadística 4. 409-423, 1989
Santner, TJ, Williams, BJ y Notz, WI (2003), El diseño y análisis de experimentos informáticos , Springer, Nueva York (segundo en 2018)
Colmillo, KT, Li, RZ y Sudjianto, A. (2005), Diseño y modelado para experimentos informáticos , Chapman & Hall / CRC Press, Nueva York
Kleijnen, JP C. (2008), DASE: diseño y análisis de experimentos de simulación . Springer, Nueva York. (Segundo en 2015)
Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción por Hastie, Tibshirani y Friedman - 2001 (Capítulo 7: Evaluación y selección de modelos)
La Experimentos de simulación y diseño eficiente (SEED) Centro de cultivo de datos en la escuela de posgrado Naval
Diseños de Escuelas de Posgrado Naval https://nps.edu/web/seed/software-downloads
Biblioteca de matrices ortogonales mantenido por Neil JA Sloane
Biblioteca de matrices ortogonales mantenido por Warren F. Kuhfield
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